debug - RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

最新推荐文章于 2025-04-01 13:14:13 发布
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分类专栏： 语义分割学习 文章标签： pytorch 人工智能 python
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版权

训练的时候需要的问题，记录一下

在这里插入图片描述
如上图所示：这个问题大概率就是GPU版本和pytorch不匹配的问题
1.查看GPU版本

$ nvidia-smi

dd
这里cuda版本是11.7
2. 下载正确的版本号
3. 安装对应的pytorch包，需要到pytorch官网下载。
官网链接: pytorch官网
**在这里插入图片描述**
-c可以去掉，意识是从官网下载，一般下载速度较慢。
tips: pip和conda的区别之处
conda会安装包的其他相关依赖，但是pip并不会检查相关依赖，只会通过错误信息来提醒你！
安装之后重新运行程序就可以解决上诉问题了。

54、记录使用爱芯元智开发板+MMPose的hrnet关键点模型进行识别
sxj731533730
01-31 2839
基本思想：喜提一块爱芯元智芯片，记录一下开发过程。
halide hexagon
sunshineywz的博客
03-07 1007
#ifndef HALIDE____data___entropy___deps___qcv_halide_plugin___codegen___conv_____________src___op_gen___aarch64___conv3x3_h #define HALIDE____data___entropy___deps___qcv_halide_plugin___codegen___conv_____________src___op_gen___aarch64___conv3x3_h #include
caffe-ssd：no kernel image is available for execution on the device
电子信息硕士在读
04-30 1609
caffe-ssd编译问题，其余caffe系列框架应该也适用
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
qq_43039472的博客
04-05 2626
解决 CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
解决：CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors
weixin_44295060的博客
04-01 2876
my结果：PyTorch 版本: 1.9.1+cu102 CUDA 是否可用: True CUDA 版本: 10.2 GPU 设备: NVIDIA GeForce RTX 4090。某些 GPU（如较新的 RTX 40 系列）需要 PyTorch 2.0+ 才能支持。（如 RTX 4090），需确保 PyTorch ≥ 2.0。（但不一定是实际安装的 CUDA Toolkit 版本）。如果仍有报错，请提供。，但 PyTorch 安装的是。（如 RTX 3060）或。选择以下任一命令安装（推荐。
RuntimeError: CUDA error: no kernal image is available for execution on the device.
weixin_41596697的博客
05-20 1735
解决方法如下：应该是CUDA版本和GPU算力的冲突。
ubuntu1804系统运行smplify-x源码
qq_34279913的博客
07-15 2265
深度学习，人体3D重建
在老旧GPU上安装pytorch的方法
Forgive Me
03-26 1096
title category layout tags date 在老旧GPU上安装pytorch的方法 dl post Pytorch dl 2021-03-26 17:42:24 本着节约的原则花1000块买了一块k40c的显卡，但是在运行pytorch直接就出现了...
Golang优秀开源项目汇总, 10大流行Go语言开源项目, golang 开源项目全集(golang/go/wiki/Projects), GitHub上优秀的Go开源项目...
weixin_34245082的博客
05-08 6923
  Golang优秀开源项目汇总（持续更新。。。）我把这个汇总放在github上了， 后面更新也会在github上更新。 https://github.com/hackstoic/golang-open-source-projects  。 欢迎fork， star ， watch， 提issue。    资料参考来源：http://studygolang.com/projects 监控...
runtimeerror: cuda error: no kernel image is available for execution on the device cuda kernel
最新发布
05-07
### 解决方案 当遇到 CUDA 运行时错误“No kernel image is available for execution on the device”，通常是因为编译器生成的目标代码不兼容当前使用的 GPU 架构。以下是可能的原因以及解决方案： #### 原因分析 1. **目标架构设置不当** 编译过程中未指定正确的计算能力（Compute Capability），或者指定了多个不匹配的架构，可能导致无法找到适合设备的内核图像[^1]。 2. **硬件与软件版本不一致** 如果主机上的 CUDA 工具链版本较新，而 GPU 的驱动程序过旧，则可能会导致兼容性问题[^3]。 3. **缺少必要的架构支持** 使用 `nvcc` 编译时，默认情况下不会为目标设备生成二进制代码，除非显式声明 `-gencode arch=compute_XY,code=sm_XY` 参数[^1]。 --- ### 解决方法 #### 方法一：调整编译选项 在调用 `nvcc` 时，需确保为特定的 GPU 计算能力设置了合适的架构标志。例如： ```bash nvcc -o single-thread-vector-add \ 01-vector-add/01-vector-add.cu \ -arch=compute_XX -code=sm_XX \ -run nsys profile --stats=true -o output-report ./single-thread-vector-add ``` 其中，`XX` 应替换为您实际 GPU 支持的计算能力（可通过查询 NVIDIA 官方文档获取）。如果不确定具体数值，可以尝试以下通用配置： ```bash nvcc -o single-thread-vector-add \ 01-vector-add/01-vector-add.cu \ -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \ -gencode arch=compute_70,code=sm_70 \ -gencode arch=compute_80,code=sm_80 \ -run ... ``` 此命令会针对不同架构分别生成优化后的机器码[^1]。 #### 方法二：验证设备属性 通过编程方式确认所连接设备的能力范围是否满足需求。示例代码如下： ```cpp #include <cuda_runtime.h> #include <iostream> int main() { int count; cudaGetDeviceCount(&count); if (count == 0) { std::cerr << "No CUDA-capable devices found." << std::endl; return -1; } for(int i = 0; i < count; ++i){ cudaDeviceProp prop; cudaGetDeviceProperties(&prop, i); std::cout << "Device Number: " << i << "\n"; std::cout << " Device name: " << prop.name << "\n"; std::cout << " Compute capability: " << prop.major << "." << prop.minor << "\n\n"; } } ``` 执行该脚本可帮助识别可用设备及其对应的计算等级。 #### 方法三：更新驱动和工具包 确保安装最新版的 NVIDIA 驱动程序及相配的 CUDA Toolkit 版本。即使源文件能够成功构建，在低级接口层面仍可能存在潜在冲突[^3]。 --- ### 总结 综合以上建议，推荐优先检查并修正编译参数中的架构定义部分；其次利用辅助函数探测物理装置特性；最后考虑升级基础设施来消除任何遗留隐患。
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